Коммерческая трансформация интеллектуальных систем: архитектура, тенденции и пути внедрения
Искусственный интеллект изменяет основы бизнес-мира. Мы находимся на пороге превращения агентов из обычных инструментов в самостоятельные интеллектуальные сущности. С конца 2024 года интернет, платежные системы и гиганты электронной коммерции активно развивают "умный бизнес" и "умные платежи". Массовое применение интерфейсов агентов перевернет существующую бизнес-логику и производственные отношения, основанные на GUI, которые были сформированы за последние 30 лет. Традиционная логика электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых расчетов будет полностью переписана, и появится новая категория Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Эта революция в области коммерции с использованием интеллектуальных агентов далеко не является простой интеллектуальной эволюцией "e-commerce". Настоящая статья направлена на предоставление панорамного взгляда на коммерцию с использованием интеллектуальных агентов, систематическое изложение ее технологической структуры и путей, анализ коммерческой инновационности этой революции и обсуждение основных трудностей, с которыми она сталкивается в процессе реализации, в конечном итоге доказывая, почему криптовалюта может стать ее незаменимой базовой инфраструктурой.
1. Что такое агентная коммерция?
Agentic Commerce — это модель бизнеса, управляемая AI-агентами, которые могут выполнять различные задачи от имени пользователей, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти AI-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным. Функция "Buy for Me" одной компании и инструмент "Operator" другой компании являются наиболее известными примерами на сегодняшний день.
На данный момент агентная торговля все еще является развивающейся областью, и открытых бизнес- или коммерческих данных не так много. Согласно отчету одной организации за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в электронной коммерции используют агентный ИИ в своем бизнесе или услугах, однако интерес к этой технологии на рынке очень высок, согласно статистическому исследованию электронной коммерции 2025 года, 90% участников готовы узнать, как интегрировать агентный ИИ в свой бизнес.
1.1 Роль человека-пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевой этап бизнес-решений перенесен с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений".
Традиционный онлайн-шопинг похож на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители сами просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге расплачиваются, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов заключается в том, чтобы сделать этот процесс максимально гладким, снижая любые сомнения пользователей благодаря красивым интерфейсам, точным рекомендациям и быстрому процессу оплаты.
Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (умной торговли): вам не нужно просматривать сайты электронной коммерции по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказы, просто скажите своему AI-ассистенту нечеткую команду, например, "Помоги мне купить пару обуви для бега". AI немедленно запускается, ищет бесчисленные магазины, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. Весь процесс может пройти так, что вы ни разу не коснетесь экрана и не введете ни одного пароля.
Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", а ядро коммерческой деятельности перешло от "потока кликов" (Click stream) к "потоку намерений" (Intent stream). Потребление больше не является серией дискретных выборов, а представляет собой целостное уполномочение для достижения конечной цели (человеческий пользователь может напрямую сказать AI-ассистенту: "Я хочу отремонтировать свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы").
Когда бизнес-решения перемещаются с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений", существующая коммерческая система столкнется с лавинообразным воздействием. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся традиционная логика электронной коммерции, основанная на многолетнем анализе человеческого поведения, будет подорвана рациональными решениями ИИ-агентов:
• A/B тестирование: ИИ может за миллисекунды сравнить десятки вариантов, и тестирование цвета значка кнопки, которое занимает две недели, становится совершенно бессмысленным.
• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотра человека, больше не работают, и модель рекомендаций необходимо перестроить на основе логики принятия решений ИИ.
• Восстановление корзины: В AI-решениях не будет "колебаний" или "отказов", связанных с человеческими переживаниями или другими субъективными или объективными причинами. Уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%)
Традиционный маркетинг полагается на "экономику внимания": красивые изображения, эмоциональные видеорекламы, красные кнопки "ограниченная распродажа" — все эти стратегии, направленные на возбуждение импульсивного потребления, скрывают в себе замыслы продавцов, основанные на психологии человеческого поведения. В отличие от этого, ИИ не испытывает импульсов, это абсолютно рациональный агент принятия решений, который лишь обращает внимание на то, насколько четкие данные возвращает API, полные ли параметры, он будет беспощадно сравнивать спецификации продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, после чего больше не будет "завоевания ума пользователей".
Будущее Agentic Commerce маркетинга больше не заключается в создании привлекательной рекламы, а в разработке "машиночитаемой истории доверия". "Product-Agent Fit" заменит "Product-Market Fit". Способность вашего продукта быть легко индексируемым, понятым и рекомендованным основными AI-агентами экосистемы (такими как MCP серверы, A2A протокол) определит его выживание на рынке.
Однако перед тем, как агент быстро примется за решение задач, поставленных человечеством, и "сгенерирует намерение" для стремительного движения к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", агент столкнется с жесткой стеной, и остановится ------ традиционной платежной системой.
2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной торговли
Агент может идеально выполнять сбор, анализ и принятие решений информации, но когда он достигает последнего звена замкнутого цикла бизнеса, он упирается в твердую стену, которая представляет собой финансовую платежную систему, на создание которой мы потратили десятилетия и которая полностью предназначена для людей.
Вся современная система платежей и управления рисками по сути является "антиавтоматизированной системой". Ее основная философия дизайна заключается в том, что автоматизация предполагает мошенничество.
Подумайте о каждом этапе нашего существующего платежного процесса:
• Графическая капча (CAPTCHA): используется вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".
• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): Предположим, у вас есть физическое устройство, способное получать SMS, и вы можете вручную ввести код, это действие крайне сложно для программы.
• 3D безопасность: он принудительно перенаправляет на совершенно новую банковскую страницу, требуя ввести отдельный交易 пароль, что полностью прерывает любой автоматизированный процесс.
• Анализ поведения рисков: Современные системы управления рисками даже могут анализировать траекторию движения вашей мыши, скорость набора текста, отпечатки устройств и другие "человеческие характеристики" для определения подлинности сделок.
Все эти "меры безопасности" в эпоху Agentic Commerce превратились в "оковы": всевозможные допросы, эквивалентные "ты человек?", блокируют наших отправленных автономных агентов.
Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своим AI-агентам "программируемые разрешения" с четкими ограничениями по объему, срокам и суммам.
Агентные платежи относятся к этой системе, и они являются завершающим этапом расчетов в Агентной торговле. AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные сертификаты) для выполнения транзакций от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс платежей, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности. "Агентные токены" компании поддерживают AI-агентов в выполнении подписок и регулярных платежей, а Инструментарий Агентов компании помогает AI-агентам обрабатывать платежные процессы, у каждой компании есть подобные инструменты. Недавний эксперимент между одной компанией и другой является сочетанием этих двух аспектов: пользователи могут использовать одну компанию в качестве интерфейса, чтобы давать полные рекомендации по декорированию своего нового дома и предоставлять конкретные продукты. Когда пользователь подтверждает, что это подходящий для него вариант, агент непосредственно использует подготовленный бэкэнд платежной системы одной компании для автоматической обработки платежей и отгрузки.
Уверен, что, увидев это, вы уже можете приблизительно понять, почему такие гиганты, как некоторые компании, спешат представить соответствующие платежные решения, адаптированные к Agentic Commerce. Они все ставят на то, кто станет законодателем игры в определении следующего поколения "машинно-родных" платежных протоколов. Это ставка на освоение инфраструктуры будущего коммерческого мира, а конечная цель этой трансформации — вернуть платежи к их сути — бездокументальному обращению ценности.
3. Каковы конкретные вызовы строительства финансовой инфраструктуры, поддерживающей плавный опыт для Agentic Commerce? Как это сделать?
3.1 Основные вызовы: доверие, намерение и автоматизация (Trust, Intent and Automation)
Дилемма создания системы Agentic Payment заключается не только в простой технической реализации, но и в решении фундаментальной проблемы, возникающей в результате парадигмального сдвига.
"Кто может сделать": от традиционной аутентификации платежей (Authentication)) до вызовов агентной коммерции (Agentic Commerce) и авторизации (Authorization()
В области платежей, когда речь идет о конечных пользователях, мы обычно сосредотачиваемся на аутентификации, а не на авторизации. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной коммерции, вы явно даете авторизацию, с этим трудно спорить (поскольку вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому основа традиционных платежей строится вокруг "узнавания человека", и его ключевой вопрос: "Как я могу подтвердить, что оператор — это вы?" --------- то есть аутентификация.
Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой ИИ-агентами, в сфере платежей произойдут важные изменения: авторизация становится ключевым элементом процесса платежей, и этот вопрос об авторизации сейчас выглядит более сложным и интересным, потому что указания пользователей на авторизацию не так ясны, как в традиционном сценарии электронной коммерции "нажмите кнопку для покупки"; человеческие пользователи могут выражать свои намерения по оплате различными способами. Другой сложный момент заключается в том, кому мы на самом деле авторизуем, когда отправляется запрос на платеж? Человеческому пользователю, агенту или компании, разрабатывающей агента?
В текущих сценариях платежей с использованием интеллектуальных агентов мы можем задуматься о вопросах авторизации:
• Идентичность призрака: кто должен быть "запросчиком транзакции" — конечный человеческий пользователь, AI-модель, разработчик приложений агентов или сервер, на котором он работает? Нам не хватает набора проверяемых стандартов идентичности, разработанных для "машин", что может привести к тому, что каждый этап станет уязвимой точкой безопасности.
• Пределы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго исполнять пределы полномочий (сумма, время, продавец), а также как гарантировать, что сами полномочия не будут подделаны или злоупотреблены, также являются новыми вопросами.
• Ответственность: Когда агент делает ошибку или используется злоумышленниками, вопрос о том, кто несет ответственность, является очень сложным. Неясность в ответственности является самым большим препятствием для широкомасштабного применения.
Проблема верификации намерений на самом деле является производной от проблемы авторизации, и вероятностная природа LLM находится в естественном противоречии с требованиями финансовой определенности. Хотя платежный уровень не может исправить "галлюцинации" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна быть способна преодолеть разрыв между выводом ИИ и реальными намерениями пользователя.
• От команды к намерению: традиционные платежные системы обрабатывают "платежную команду" (Заплатить 50 долларов торговцу X), предполагая, что эта команда точна. Однако агентские платежи должны обрабатывать "намерение транзакции" ("Помоги мне купить чашку овсяного латте средней величины"). Платежная система должна иметь возможность проверять окончательную платежную команду с первоначальным намерением, выраженным на естественном языке.
• Ограничения поведения ИИ: нам не нужна платежная система, которая может понимать мысли ИИ, а система с мощными "барьерами". Она может использовать структурированные данные и строгие правила на уровне API.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Революция в бизнесе интеллектуальных систем: переход от потока кликов к потоку намерений
Коммерческая трансформация интеллектуальных систем: архитектура, тенденции и пути внедрения
Искусственный интеллект изменяет основы бизнес-мира. Мы находимся на пороге превращения агентов из обычных инструментов в самостоятельные интеллектуальные сущности. С конца 2024 года интернет, платежные системы и гиганты электронной коммерции активно развивают "умный бизнес" и "умные платежи". Массовое применение интерфейсов агентов перевернет существующую бизнес-логику и производственные отношения, основанные на GUI, которые были сформированы за последние 30 лет. Традиционная логика электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых расчетов будет полностью переписана, и появится новая категория Agentic Commerce (Intelligence Commerce).
Эта революция в области коммерции с использованием интеллектуальных агентов далеко не является простой интеллектуальной эволюцией "e-commerce". Настоящая статья направлена на предоставление панорамного взгляда на коммерцию с использованием интеллектуальных агентов, систематическое изложение ее технологической структуры и путей, анализ коммерческой инновационности этой революции и обсуждение основных трудностей, с которыми она сталкивается в процессе реализации, в конечном итоге доказывая, почему криптовалюта может стать ее незаменимой базовой инфраструктурой.
1. Что такое агентная коммерция?
Agentic Commerce — это модель бизнеса, управляемая AI-агентами, которые могут выполнять различные задачи от имени пользователей, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти AI-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным. Функция "Buy for Me" одной компании и инструмент "Operator" другой компании являются наиболее известными примерами на сегодняшний день.
На данный момент агентная торговля все еще является развивающейся областью, и открытых бизнес- или коммерческих данных не так много. Согласно отчету одной организации за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в электронной коммерции используют агентный ИИ в своем бизнесе или услугах, однако интерес к этой технологии на рынке очень высок, согласно статистическому исследованию электронной коммерции 2025 года, 90% участников готовы узнать, как интегрировать агентный ИИ в свой бизнес.
1.1 Роль человека-пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевой этап бизнес-решений перенесен с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений".
Традиционный онлайн-шопинг похож на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители сами просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге расплачиваются, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов заключается в том, чтобы сделать этот процесс максимально гладким, снижая любые сомнения пользователей благодаря красивым интерфейсам, точным рекомендациям и быстрому процессу оплаты.
Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (умной торговли): вам не нужно просматривать сайты электронной коммерции по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказы, просто скажите своему AI-ассистенту нечеткую команду, например, "Помоги мне купить пару обуви для бега". AI немедленно запускается, ищет бесчисленные магазины, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. Весь процесс может пройти так, что вы ни разу не коснетесь экрана и не введете ни одного пароля.
Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", а ядро коммерческой деятельности перешло от "потока кликов" (Click stream) к "потоку намерений" (Intent stream). Потребление больше не является серией дискретных выборов, а представляет собой целостное уполномочение для достижения конечной цели (человеческий пользователь может напрямую сказать AI-ассистенту: "Я хочу отремонтировать свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы").
Когда бизнес-решения перемещаются с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений", существующая коммерческая система столкнется с лавинообразным воздействием. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся традиционная логика электронной коммерции, основанная на многолетнем анализе человеческого поведения, будет подорвана рациональными решениями ИИ-агентов:
• A/B тестирование: ИИ может за миллисекунды сравнить десятки вариантов, и тестирование цвета значка кнопки, которое занимает две недели, становится совершенно бессмысленным.
• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотра человека, больше не работают, и модель рекомендаций необходимо перестроить на основе логики принятия решений ИИ.
• Восстановление корзины: В AI-решениях не будет "колебаний" или "отказов", связанных с человеческими переживаниями или другими субъективными или объективными причинами. Уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%)
Традиционный маркетинг полагается на "экономику внимания": красивые изображения, эмоциональные видеорекламы, красные кнопки "ограниченная распродажа" — все эти стратегии, направленные на возбуждение импульсивного потребления, скрывают в себе замыслы продавцов, основанные на психологии человеческого поведения. В отличие от этого, ИИ не испытывает импульсов, это абсолютно рациональный агент принятия решений, который лишь обращает внимание на то, насколько четкие данные возвращает API, полные ли параметры, он будет беспощадно сравнивать спецификации продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, после чего больше не будет "завоевания ума пользователей".
Будущее Agentic Commerce маркетинга больше не заключается в создании привлекательной рекламы, а в разработке "машиночитаемой истории доверия". "Product-Agent Fit" заменит "Product-Market Fit". Способность вашего продукта быть легко индексируемым, понятым и рекомендованным основными AI-агентами экосистемы (такими как MCP серверы, A2A протокол) определит его выживание на рынке.
Однако перед тем, как агент быстро примется за решение задач, поставленных человечеством, и "сгенерирует намерение" для стремительного движения к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", агент столкнется с жесткой стеной, и остановится ------ традиционной платежной системой.
2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной торговли
Агент может идеально выполнять сбор, анализ и принятие решений информации, но когда он достигает последнего звена замкнутого цикла бизнеса, он упирается в твердую стену, которая представляет собой финансовую платежную систему, на создание которой мы потратили десятилетия и которая полностью предназначена для людей.
Вся современная система платежей и управления рисками по сути является "антиавтоматизированной системой". Ее основная философия дизайна заключается в том, что автоматизация предполагает мошенничество.
Подумайте о каждом этапе нашего существующего платежного процесса:
• Графическая капча (CAPTCHA): используется вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".
• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): Предположим, у вас есть физическое устройство, способное получать SMS, и вы можете вручную ввести код, это действие крайне сложно для программы.
• 3D безопасность: он принудительно перенаправляет на совершенно новую банковскую страницу, требуя ввести отдельный交易 пароль, что полностью прерывает любой автоматизированный процесс.
• Анализ поведения рисков: Современные системы управления рисками даже могут анализировать траекторию движения вашей мыши, скорость набора текста, отпечатки устройств и другие "человеческие характеристики" для определения подлинности сделок.
Все эти "меры безопасности" в эпоху Agentic Commerce превратились в "оковы": всевозможные допросы, эквивалентные "ты человек?", блокируют наших отправленных автономных агентов.
Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своим AI-агентам "программируемые разрешения" с четкими ограничениями по объему, срокам и суммам.
Агентные платежи относятся к этой системе, и они являются завершающим этапом расчетов в Агентной торговле. AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные сертификаты) для выполнения транзакций от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс платежей, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности. "Агентные токены" компании поддерживают AI-агентов в выполнении подписок и регулярных платежей, а Инструментарий Агентов компании помогает AI-агентам обрабатывать платежные процессы, у каждой компании есть подобные инструменты. Недавний эксперимент между одной компанией и другой является сочетанием этих двух аспектов: пользователи могут использовать одну компанию в качестве интерфейса, чтобы давать полные рекомендации по декорированию своего нового дома и предоставлять конкретные продукты. Когда пользователь подтверждает, что это подходящий для него вариант, агент непосредственно использует подготовленный бэкэнд платежной системы одной компании для автоматической обработки платежей и отгрузки.
Уверен, что, увидев это, вы уже можете приблизительно понять, почему такие гиганты, как некоторые компании, спешат представить соответствующие платежные решения, адаптированные к Agentic Commerce. Они все ставят на то, кто станет законодателем игры в определении следующего поколения "машинно-родных" платежных протоколов. Это ставка на освоение инфраструктуры будущего коммерческого мира, а конечная цель этой трансформации — вернуть платежи к их сути — бездокументальному обращению ценности.
3. Каковы конкретные вызовы строительства финансовой инфраструктуры, поддерживающей плавный опыт для Agentic Commerce? Как это сделать?
3.1 Основные вызовы: доверие, намерение и автоматизация (Trust, Intent and Automation)
Дилемма создания системы Agentic Payment заключается не только в простой технической реализации, но и в решении фундаментальной проблемы, возникающей в результате парадигмального сдвига.
В области платежей, когда речь идет о конечных пользователях, мы обычно сосредотачиваемся на аутентификации, а не на авторизации. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной коммерции, вы явно даете авторизацию, с этим трудно спорить (поскольку вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому основа традиционных платежей строится вокруг "узнавания человека", и его ключевой вопрос: "Как я могу подтвердить, что оператор — это вы?" --------- то есть аутентификация.
Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой ИИ-агентами, в сфере платежей произойдут важные изменения: авторизация становится ключевым элементом процесса платежей, и этот вопрос об авторизации сейчас выглядит более сложным и интересным, потому что указания пользователей на авторизацию не так ясны, как в традиционном сценарии электронной коммерции "нажмите кнопку для покупки"; человеческие пользователи могут выражать свои намерения по оплате различными способами. Другой сложный момент заключается в том, кому мы на самом деле авторизуем, когда отправляется запрос на платеж? Человеческому пользователю, агенту или компании, разрабатывающей агента?
В текущих сценариях платежей с использованием интеллектуальных агентов мы можем задуматься о вопросах авторизации:
• Идентичность призрака: кто должен быть "запросчиком транзакции" — конечный человеческий пользователь, AI-модель, разработчик приложений агентов или сервер, на котором он работает? Нам не хватает набора проверяемых стандартов идентичности, разработанных для "машин", что может привести к тому, что каждый этап станет уязвимой точкой безопасности.
• Пределы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго исполнять пределы полномочий (сумма, время, продавец), а также как гарантировать, что сами полномочия не будут подделаны или злоупотреблены, также являются новыми вопросами.
• Ответственность: Когда агент делает ошибку или используется злоумышленниками, вопрос о том, кто несет ответственность, является очень сложным. Неясность в ответственности является самым большим препятствием для широкомасштабного применения.
Проблема верификации намерений на самом деле является производной от проблемы авторизации, и вероятностная природа LLM находится в естественном противоречии с требованиями финансовой определенности. Хотя платежный уровень не может исправить "галлюцинации" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна быть способна преодолеть разрыв между выводом ИИ и реальными намерениями пользователя.
• От команды к намерению: традиционные платежные системы обрабатывают "платежную команду" (Заплатить 50 долларов торговцу X), предполагая, что эта команда точна. Однако агентские платежи должны обрабатывать "намерение транзакции" ("Помоги мне купить чашку овсяного латте средней величины"). Платежная система должна иметь возможность проверять окончательную платежную команду с первоначальным намерением, выраженным на естественном языке.
• Ограничения поведения ИИ: нам не нужна платежная система, которая может понимать мысли ИИ, а система с мощными "барьерами". Она может использовать структурированные данные и строгие правила на уровне API.